Název: Geometrické algebry a neuronové sítě
Překlad názvu: Geometric algebras and neural networks
Autoři: Zapletal, Jakub ; Procházková, Jana (oponent) ; Vašík, Petr (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok: 2023
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstrakt: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá využitím geometrických algeber v oboru neuronových sítí. Nejprve je představena konformní geometrická algebra (CGA) a geometrická algebra pro kuželosečky (GAC) a jejich implementace v jazyce Python. Poté je popsáno fungování neuronových sítí včetně vysvětlujícího příkladu. Obě témata jsou nakonec propojena užitím příslušné knihovny v jazyce Python a na několika příkladech jsou demonstrovány možnosti geometrických algeber pro různé modely neuronových sítí. This thesis deals with the use of geometric algebras in the field of neural networks. First, Conformal Geometric Algebra (CGA) and Geometric Algebra for Conics (GAC) and their Python implementations are introduced. The functioning of neural networks is then described, including an explanatory example. Finally, both topics are connected by using the appropriate library in the Python language, and the possibilities of geometric algebras for different models of neural networks are demonstrated on several examples.
Klíčová slova: geometrická algebra; geometrická algebra pro kuželosečky; konformní geometrická algebra; neuronová síť; Python; strojové učení; ztrátová funkce; conformal geometric algebra; geometric algebra; geometric algebra for conics; loss function; machine learning; neural network; Python

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/213364

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-531579


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Diplomové práce